ViViD

ViViD是阿里巴巴集团联合中国科学技术大学研究团队开发的一款视频虚拟试穿技术。这项技术使用了扩散模型（Diffusion Models），旨在通过合成视频让消费者看到衣物穿在自己身上的真实效果。ViViD解决了传统基于图像的方法在视频中应用时出现的时空不一致问题，如闪烁和伪影，同时生成高质量、细节丰富的试穿视频。 视频试穿效果展示： https://img.pidoutv.com/wp-content/uploads/2024/06/long.mp4 https://img.pidoutv.com/wp-content/uploads/2024/06/blue.mp4 https://img.pidoutv.com/wp-content/uploads/2024/06/red.mp4 项目地址： 官方项目主页：https://becauseimbatman0.github.io/ViViD GitHub源码库：https://github.com/alibaba-yuanjing-aigclab/ViViD arXiv研究论文：https://arxiv.org/pdf/2405.11794 ViViD的主要功能特点 高质量的服装细节保留：利用服装编码器提取细粒度的服装语义特征，并通过注意力特征融合机制，将这些细节准确地注入到目标视频中。 时空一致性：引入姿态编码器和层次化时间模块，以确保视频帧之间的时空一致性。 多种服装类型的支持：数据集包含上身、下身和连衣裙等多种服装类型，适应多样化的试穿需求。 高分辨率视频生成：利用新收集的高分辨率数据集，能够生成展示服装细节和人物动作的高质量视频。 实时视频试穿：基于高效的训练和推理框架，能够快速完成视频虚拟试穿，适用于实时或近实时的应用场景。 技术原理 ViViD的技术原理主要基于一种称为扩散模型（Diffusion Models）的深度学习技术。这种模型通过设计一个衣物编码器来提取衣物的精细语义特征，并采用注意力特征融合机制将这些特征融入目标视频中，以保持空间和时间上的一致性。 具体来说，ViViD框架的工作流程大致如下： 衣物编码器：首先，衣物编码器会对输入的衣物图像进行处理，提取出衣物的详细特征，如纹理、颜色和形状。 注意力特征融合：然后，这些衣物特征会通过注意力机制与目标视频中的人物图像相结合，确保衣物在不同帧中的一致性和连贯性。 扩散模型：接着，扩散模型会在视频序列中逐帧应用这些特征，生成穿着新衣物的人物视频。 时空一致性：最后，ViViD会确保视频中的衣物在不同帧之间保持时空一致性，避免出现闪烁或伪影，从而创建出逼真的虚拟试穿效果。 这种技术能够在保持高质量细节的同时，生成具有高时空一致性的视频，为用户提供更加真实和沉浸的虚拟试穿体验。 ViViD的技术原理 应用场景 ViViD的应用场景非常广泛，主要集中在电子商务和在线零售领域，尤其是在服装和时尚行业： 在线购物：消费者可以在网上购物时，通过ViViD技术虚拟试穿，直观地看到衣物穿在自己身上的效果，从而做出更明智的购买决定。 社交媒体营销：品牌可以使用ViViD创建互动式的营销活动，让用户在社交媒体上试穿并分享他们的虚拟试穿体验，增加用户参与度和品牌曝光。 虚拟时装秀：设计师和品牌可以举办虚拟时装秀，让模特通过ViViD技术展示服装，观众可以在线观看并体验不同服装的试穿效果。 个性化推荐：结合用户数据和偏好，ViViD可以提供个性化的服装推荐，并允许用户立即试穿，提高用户满意度和购买转化率。 库存管理：零售商可以利用ViViD减少实体试穿的需求，从而减轻库存压力，降低试穿造成的损耗和退货率。 这些应用场景展示了ViViD如何通过提供创新的虚拟试穿体验，帮助企业提升用户体验，优化销售流程。